Autor Chui, Charles K.
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TÃtulo : Kalman Filtering : with Real-Time Applications Tipo de documento: documento electrónico Autores: Chui, Charles K., Autor ; Chen, Guanrong, Autor Mención de edición: 5 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XVIII, 247 p. 34 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-47612-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Inteligencia artificial Aplicaciones de ingenierÃa matemática y computacional EconomÃa cuantitativa EconometrÃa Métodos matemáticos en fÃsica Procesamiento de datos Matemáticas de ingenierÃa IngenierÃa FÃsica matemática Telecomunicación Ãndice Dewey: 530.15 Física matemática Resumen: Esta nueva edición presenta una discusión exhaustiva de la teorÃa matemática y los esquemas computacionales del filtrado de Kalman. Los algoritmos de filtrado se obtienen mediante diferentes enfoques, incluido un método directo que consta de una serie de pasos elementales y un método indirecto basado en la proyección de innovación. Otros temas incluyen el filtrado de Kalman para sistemas con ruido correlacionado o ruido coloreado, el filtrado de Kalman limitador para sistemas invariantes en el tiempo, el filtrado de Kalman extendido para sistemas no lineales, el filtrado de Kalman de intervalo para sistemas inciertos y el filtrado de Kalman de ondas para análisis de resolución múltiple de señales aleatorias. La mayorÃa de los algoritmos de filtrado se ilustran mediante ejemplos simplificados de seguimiento por radar. El estilo del libro es informal y las matemáticas son elementales pero rigurosas. El texto es autónomo, apto para el autoestudio y accesible a todos los lectores con un conocimiento mÃnimo de álgebra lineal, teorÃa de la probabilidad e ingenierÃa de sistemas. Más de 100 ejercicios y problemas con soluciones ayudan a profundizar el conocimiento. Esta nueva edición cuenta con un nuevo capÃtulo sobre filtrado de redes de comunicación y procesamiento de datos, junto con nuevos ejercicios y nuevas aplicaciones en tiempo real. Nota de contenido: Preliminaries -- Kalman Filter: An Elementary Approach -- Orthogonal Projection and Kalman Filter -- Correlated System and Measurement Noise Processes -- Colored Noise -- Limiting Kalman Filter -- Sequential and Square-Root Algorithms -- Extended Kalman Filter and System Identification -- Decoupling of Filtering Equations -- Kalman Filtering for Interval Systems -- Wavelet Kalman Filtering -- Distributed Estimation on Sensor Networks -- Notes -- Answers and Hints to Exercises. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Kalman Filtering : with Real-Time Applications [documento electrónico] / Chui, Charles K., Autor ; Chen, Guanrong, Autor . - 5 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XVIII, 247 p. 34 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-47612-4
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Inteligencia artificial Aplicaciones de ingenierÃa matemática y computacional EconomÃa cuantitativa EconometrÃa Métodos matemáticos en fÃsica Procesamiento de datos Matemáticas de ingenierÃa IngenierÃa FÃsica matemática Telecomunicación Ãndice Dewey: 530.15 Física matemática Resumen: Esta nueva edición presenta una discusión exhaustiva de la teorÃa matemática y los esquemas computacionales del filtrado de Kalman. Los algoritmos de filtrado se obtienen mediante diferentes enfoques, incluido un método directo que consta de una serie de pasos elementales y un método indirecto basado en la proyección de innovación. Otros temas incluyen el filtrado de Kalman para sistemas con ruido correlacionado o ruido coloreado, el filtrado de Kalman limitador para sistemas invariantes en el tiempo, el filtrado de Kalman extendido para sistemas no lineales, el filtrado de Kalman de intervalo para sistemas inciertos y el filtrado de Kalman de ondas para análisis de resolución múltiple de señales aleatorias. La mayorÃa de los algoritmos de filtrado se ilustran mediante ejemplos simplificados de seguimiento por radar. El estilo del libro es informal y las matemáticas son elementales pero rigurosas. El texto es autónomo, apto para el autoestudio y accesible a todos los lectores con un conocimiento mÃnimo de álgebra lineal, teorÃa de la probabilidad e ingenierÃa de sistemas. Más de 100 ejercicios y problemas con soluciones ayudan a profundizar el conocimiento. Esta nueva edición cuenta con un nuevo capÃtulo sobre filtrado de redes de comunicación y procesamiento de datos, junto con nuevos ejercicios y nuevas aplicaciones en tiempo real. Nota de contenido: Preliminaries -- Kalman Filter: An Elementary Approach -- Orthogonal Projection and Kalman Filter -- Correlated System and Measurement Noise Processes -- Colored Noise -- Limiting Kalman Filter -- Sequential and Square-Root Algorithms -- Extended Kalman Filter and System Identification -- Decoupling of Filtering Equations -- Kalman Filtering for Interval Systems -- Wavelet Kalman Filtering -- Distributed Estimation on Sensor Networks -- Notes -- Answers and Hints to Exercises. En lÃnea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
